基于目标与活动风险的关键链项目缓冲监控周期确定方法

经典研究假设随时能够得到缓冲的消耗状态,但在项目实际执行的过程中很难实现,且监控次数过多会导致项目偏离计划。为保证每一次缓冲监控都能够有利于项目实施,本文提出了一种基于项目目标和活动风险确定监控周期的方法。不同项目对工期、成本、质量的侧重点不同,利用工期与成本、工期与质量之间的关系,根据不同的侧重点确定合适的监控频次。再根据每项活动的风险大小分配监控次数,活动的风险越大需分配到的监控次数越多,从而确定每项活动的监控周期,使项目在有限次的缓冲监控下实现效益最优。最后利用Matlab进行蒙特卡洛模拟实验,结果表明,与对比方法相比,所提方法能在满足项目质量要求的前提下,缩短项目工期并降低成本。

基于物联网的农产品冷链物流路径规划方法

针对传统方法获取的路径信息不准确,故提出基于物联网的农产品冷链物流路径规划方法。采用物联网技术获取农产品冷链物流的路径信息,构建碳排放量目标函数、配送总成本目标函数和客户满意度目标函数,结合模糊数学方法和模糊层次分析方法对目标函数的权重系数进行计算,根据计算结果构建农产品冷链物流路径规划模型,并采用蚁群算法对路径规划模型进行求解,获取规划模型最优解,完成农产品冷链物流路径的规划。实验结果表明,所提方法规划的路径短、碳排放量低、总成本小、规划效果好。

非冷链商品配送路径优化研究--以京东配送为例

如何有效降低商品配送成本是物流企业的关注重点,学界已就带时间窗的商品配送路径优化算法展开了相关研究,但相关算法还存在着过早陷入局部最优或无法收敛的问题。由此提出一种改进的变邻域遗传搜索算法(VNS-GA),以非冷链商品配送为研究对象,构造起求解物流配送车辆路径规划的数学模型。首先,以配送成本和缺货惩罚成本的最小化作为实现目标,构建了包括车辆使用成本、配送运输成本和时间窗口惩罚成本的配送路径优化模型;其次,运用变邻域遗传优化算法来实现多目标物流配送路径的优化;最后,以京东某北京配送中心的物流配送为例,运用MATLAB软件对VNS-GA算法模型的科学性及有效性进行仿真验证。经实证,VNS-GA算法与传统算法相比具有更好的全局和局部搜索能力。研究期望为配送车辆调度与配送路径规划提供更优的路径选择模型,从而降低物流配送成本和减少便利店因缺货造成的损失。

基于专利数据的产业链视角下企业合作目标预测研究--以新能源汽车产业为例

[目的/意义]企业在产业链不同环节上的技术合作具有不同但相关的特点,并且还受企业自身技术特征影响,因此从产业链视角研究企业的合作关系对企业制定灵活有效的战略规划有重要意义。[方法/过程]文章提出一个基于LDA与GCN模型的产业链多层网络框架MNIC-LG。首先,基于专利数据根据产业链上、中、下游的关系建立企业多层技术合作网络;其次,使用LDA主题模型提取企业的技术主题概率矩阵作为节点的技术特征属性;最后,使用GCN提取网络结构属性,再融入层间关系,通过链路预测得到企业产业链各层环节的技术合作目标。[结果/结论]企业在产业链上特定环节的合作受自身技术主题属性与其他环节合作关系的影响。使用多层网络,结合企业的技术主题属性特征与网络结构特征,引入产业链上的层间关系分析产业链各层企业技术合作关系的方法可行,能够有效预测企业在产业链上各环节的合作目标。

低碳视角下集成式纺织服装闭环供应链运作决策

纺织服装产业的蓬勃发展,不仅有效带动了社会经济的快速发展,同时也造成了废旧服装数量的日益剧增。为有效提高废旧服装回收效率及其利用率,兼顾供应链整体运营与生态环境的目标,文章设计分析了一个由供应商、制造商和零售商组成的三级纺织服装闭环供应链网络,其中零售商集成废旧服装的统一回收,制造商集成废旧服装的统一分类及再利用废旧服装的加工处理。鉴于服装回收处理过程中碳排放量高且分布不均这一现实问题,引入碳配额机制,以供应链整体收益和成本为目标,建立一个双目标决策优化模型,并对模型设计了约束求解方法。最后通过数值实验说明了本文所建模型的有效性和相应运营决策方案的合理最优性。相关研究结果表明:废旧纺织服装的回收处理尽管需要一定的运营成本,但从长期运营视角来看,其能够给供应链整体带来较大的潜在收益。零售商和制造商的集成化运营模式不仅可有效的降低供应链的整体运营成本,同时亦可有效提升供应链整体的协同运作效率。合理的碳配额机制可有效激励相关成员企业去绿色低碳运营,进而提升自身竞争力和可持续发展能力。相关研究成果不仅具有一定的理论价值,同时对政府和服装产业制定合理的碳配额机制,设计构建纺织服装闭环供应链网络具有一定的指导和借鉴意义。

考虑动态需求的多目标冷链物流配送路径优化研究

随着全球市场的日益变化和消费者需求的逐步提升,冷链物流领域面临着如何在保持产品质量的同时,优化资源使用和提高服务效率。在动态需求的环境下,通过实时的数据集成与分析,采用更灵活的物流策略,可以提高响应速度和资源配置效率,优化整个供应链的性能。因此,文章使用案例分析的方法,通过静态物流规划以及调整动态物流配送路径,对比规划策略,提出优化建议,以期为冷链物流领域的发展提供理论参考。

业务驱动的低轨卫星物联网终端模态切换方法

针对低轨卫星物联网场景下基于窄带物联网(narrow band Internet of Things,NB-IoT)体制的物联终端大尺度地理范围内多场景应用业务时延和终端功耗需求动态变化问题,提出一种利用马尔可夫链模型评估NB-IoT终端在扩展不连续接收(extended discontinuous reception,eDRX)和节能模式(power saving mode,PSM)下的时延功耗的方法,建立了以下行业务延迟和终端功耗为优化目标的多目标优化问题。在信关站利用终端历史业务数据信息离线训练基于支持向量机(support vector machine,SVM)的时延功耗的回归预测模型,以回归预测模型作为非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithms-II,NSGA-II)的目标函数,得到多目标优化问题的Pareto前沿解集,进一步从Pareto前沿解集中选择满足当前应用时延功耗需求的工作状态定时器参数值,在线配置终端。仿真结果表明,相比于传统的地面物联网终端固定式定时器参数配置方法,所提出的业务驱动的定时器参数配置方法在终端动态多场景应用下能够更好地满足业务时延和终端功耗需求。

1起由冷链产品引起的新型冠状病毒Omicron BA.2.3.7感染的传播链和基因序列分析

目的对福建省福州市M区1起由进口冷链产品引起的新型冠状病毒暴发疫情进行溯源及基因序列分析。方法收集2022年9月6日至9月9日期间M区新冠疫情中全部感染者(8名)以及1份阳性冷链产品样本拭子,进行流行病学调查,对采集到的样本进行实时荧光定量PCR检测,对3例阳性感染者和1份冷链产品样本进行全基因组序列测序分析。结果该起疫情共有8人感染,均为无症状感染者,4条全基因组序列高度同源,共享75个的核苷酸突变位点,共享55个氨基酸突变位点,且符合谱系BA.2.3.7的特征。结论本次疫情由未有效防护的工人暴露于污染了新型冠状病毒Omicron BA.2.3.7的进口冷链产品所引起。

基于AGE-MOEA的杀伤链建模与优化方法

针对武器装备体系的杀伤链设计问题,提出一种基于自适应几何估计多目标进化算法(Adaptive Geometry Estimation based Multi-Objective Evolutionary Algorithm,AGE-MOEA)的杀伤链建模与优化方法。围绕杀伤链闭合的设计思路,结合OODA循环理论,以传统火力分配模型为基础,综合考虑侦察、指控、打击3类武器装备,建立以打击效能最大、武器消耗最小和损毁威胁最小为目标函数,以装备使用约束、杀伤链关系约束和毁伤门限约束为约束条件的杀伤链设计多目标优化数学模型,实现对杀伤链设计问题数学表征;提出基于AGE-MOEA的杀伤链优化设计方法流程,用于求解杀伤链设计多目标优化数学模型。进行数值仿真实验和防空反导作战场景下的杀伤链设计实验。研究结果表明:杀伤链建模与优化方法能够保证所有目标杀伤链闭合的前提下,同时追求打击效能、武器消耗和损毁威胁最优,求解得到杀伤链方案,形成分布式杀伤力;验证了杀伤链设计多目标优化数学模型的科学性,AGE-MOEA求解杀伤链设计问题的有效性,以及杀伤链设计方法在实际军事作战问题的可行性。

TRIZ理论在创意物化的设计教学改革中的应用

提升设计人才的创新能力、工程实现能力。应用TRIZ理论的因果链分析法进行创意物化的痛点与难点分析,构建创意物化关键问题的物场模型,通过物场模型分析找到关键问题的最优解,为创意物化的设计教学改革提供方向。实施“四阶段”TRIZ课程培养计划,建设“TRIZ+设计”教学资源,运用数字化的创意物化流程,组建跨专业的教学团队,实施五步项目驱动教学法,量化创意物化的评价标准。有效地解决了设计教学中创意天马行空、落地难、技术实现难的现状,促进设计创新成果的转化,助力培养制造业急需的设计人才。

基于改进NSGA-Ⅱ算法的选址与路径优化问题

为有效解决冷链物流过程中的污染气体排放量高和物流成本高的问题,通过对其配送中心选址和车辆路径优化问题的研究,开发了一个涉及到成本、时间及碳排放因素的冷链物流配送选址-路径多目标优化模型。针对模型求解困难的问题,基于免疫算子,提出改进的NSGA-Ⅱ算法,结合实际案例进行计算和分析。结果表明:碳排放量对冷链物流配送中心选址与运输路径选择的最优决策产生显著影响。改进的NSGA-Ⅱ算法比传统算法在运算效率、多样性和收敛性能方面更具有优势。研究结果证实了该模型及算法在指导冷链物流配送中心选址和车辆配送路径优化决策中的应用价值,为企业决策提供了新的理论支持。

消除二次资源冲突的鲁棒性双目标关键链项目调度优化

传统关键链方法无法解决插入输入缓冲引起的二次资源冲突困境,更不能表述和建模调度方案的鲁棒性,这极大地限制了它在项目进度管理中的广泛应用。本文从鲁棒调度和双目标优化两个角度拓展和创新了传统关键链方法。首先,针对最棘手的二次资源冲突困境,从鲁棒优化视角提出基于局部重调度的二次资源冲突消除策略,进而设计基于消除策略的鲁棒性测度指标;其次,构建同时优化项目工期和调度方案鲁棒性的双目标关键链项目调度模型,并设计混合差分进化算法求解。在获取基准调度计划阶段为克服现有的关键链识别方法的不足,设计基于鲁棒性资源流网络的关键链识别算法并将其嵌入差分进化主算法中。最后,设计并运行大规模数值测试实验,输出数据的统计结果验证了关键链识别算法和二次资源冲突消除策略的有效性,同时也表明了本文设计混合差分进化算法的优越性。

铁路工程建设可持续供应链网络集成优化研究

随着国家对铁路工程项目可持续发展的日益重视,迫切需要先进且集成的供应链网络设计方案理论与方法来提高供应链效率、可持续绩效以及资源利用率。实施可持续供应链网络设计已成为实现铁路工程可持续发展的重要途径,而供应商选择、物流设施选址、路径规划、库存管理以及工程废弃物回收再利用等决策是铁路工程供应链管理的核心与关键问题。针对我国铁路工程建设供应链管理特点,从可持续视角研究铁路工程建设供应链网络设计集成优化问题,提出两阶段的求解框架:其中,第1阶段基于可持续指标体系运用模糊TOPSIS方法确定最佳供应商选择;第2阶段针对物流设施选址、库存控制策略与网络最佳流量分配的集成决策问题,构建了基于模糊规划的多周期多目标供应链网络集成决策优化模型。该优化模型考虑了运输过程的不确定性,以供应链总成本、碳排放量最小以及社会效益最大为优化目标。针对上述多周期多目标优化模型的特征,设计了改进的宽容分层序列算法进行求解。最后,基于我国丰雄商铁路工程建设项目进行案例研究,验证了上述求解框架与算法的有效性,并针对单位运价、单位运输碳排放量以及弃置率3个关键参数进行了敏感性分析。研究结果表明:1)批量折扣策略可以在联合采购中节省大量成本;2)运输模式与路径优化对系统的效率和可持续绩效有决定性影响;3)与管理学手段相比,推进新能源的使用是降低碳排放量最有效的措施;4)社会效益的提高不可避免地需要更高的成本,政府合理的补贴政策是提高企业积极性的关键举措;5)长远来看,铁路工程项目中的废弃物回收利用是实现可持续工程建设的重要途径,其技术和应用的发展都应受到重视。

考虑韧性的两阶段应急物资供应链决策优化

为保障应急物资供应能力、降低供应链中断风险,使应急物资供应链在遭受自然灾害冲击时快速恢复到正常状态,将韧性概念引入应急物资供应链的决策中,在政企联合的基础上,采用多源采购和产能储备的组合韧性策略提升应急物资供应链的韧性。以供应链的总需求满足率最大化和总成本最小化为目标,构建一个均衡供应链韧性与成本的两阶段双目标混合整数优化模型,解决灾前政府的实物储备及灾后不同情境下应急物资的生产与分配问题;以洪涝灾害为背景,通过算例分析、对比分析和灵敏度分析验证了模型的有效性及可行性。结果表明:均衡韧性与成本的应急物资供应链模型的总需求满足率可达95.75%,比传统供应链模型提升15.30百分点,且总成本仅增加0.52%,比同等条件下仅以成本为导向的供应链的总需求满足率提升15.65百分点,且总成本仅增加3.70%;多源采购策略和产能储备策略二者同时采用比分别单独采用,能更大程度地保证应急物资供应链在平稳运行的基础上,既高效应对自然灾害又花费较低的成本。

基于Object-Z与Markov链的校园卡系统测试用例

针对提高校园卡系统准确性和可靠性测试的要求,提出了Object-Z与Markov链结合的测试用例自动生成算法.使用Object-Z对系统进行形式化规约,生成测试场景和操作顺序图;将操作顺序图转换为Markov链使用模型;根据测试场景和Markov链使用模型生成数量相对合理的测试用例.该方法无需对系统进行运行,在需求分析与测试阶段就能对系统的功能进行测试.生成的校园卡系统测试用例证明该方法是有效的,并且在提高测试覆盖率的同时,使用Markov链也能保证对系统的可靠性测试.

刮板输送机链传动系统结构设计及对比分析

为提升刮板输送机链传动系统的啮合性能,通过选取设计变量,建立链轮最大应力、最大变形量及模态频率与链轮直径和节距的近似模型,优化设计链传动系统结构,并依据多目标优化设计结果,确定方案一为最佳优化方案。对比分析优化前后满载运行工况的链轮情况,表明相比优化前,链轮最大变形量比原变形量降低6.95%,且应力分布趋向均匀,明显改善了链传动系统受力状况及啮合性能。

基于多链式区块链的多类型产消者电力交易决策模型

针对传统单链式区块链中存在交易效率低、运行经济性差与可执行性弱等问题,提出基于多链式区块链的多类型产消者电能交易优化模型。通过将交易信息、电能信息和合同信息分离存储,建立基于多链式区块链的电能交易架构,有效提升交易效率与可执行性。结合各类型产消者的行为特征、电能潮流约束与分片验证机制,构建多类型产消者的交易决策模型,实现市场点对点交易资源配置最优化。运用模糊评价理论和节点信誉值激励机制,达成多链式耦合运行下的各区块信息自主校验。在此基础上,利用切比雪夫分解法的多目标进化算法,求解基于多子目标相互冲突的决策最优解。算例结果表明,提出的模型能够有效提升交易处理效率与总体收益,对多类型产消者的交易方案进行实时验证,为优化多类型产消者间交易决策问题提供理论支撑和决策支持。

基于LNS-NSGA2的多目标冷链运输优化

针对冷链物流配送系统配送成本较高以及车辆有效利用率低的问题,构建以运输成本最小化和用户满意度最大化为目标的多车型冷链物流路径优化模型,同时考虑配送时间窗和生鲜商品新鲜度对用户满意度的影响,不再对不满足时间窗配送的生鲜商品增加额外成本。以带精英策略的非支配排序遗传算法(Elitist Non-dominated Sorting Genetic Algorithm,NSGA2)为基础,设计聚类初始化种群方法,针对路径编码特点设计有序交叉方法;设计一种修复策略修改约束条件导致的不可行解,引导其在约束边缘搜索;结合大规模邻域搜索(Large Neighborhood Search,LNS)算法思想,引导个体在邻域搜索,增加局部搜索能力,丰富种群多样性。仿真实验结果表明,本文算法在多目标多车型路径优化问题中,得到的Pareto前沿明显优于传统的NSGA2算法。

新质生产力赋能现代体育产业体系构建的理论逻辑与实现路径

新质生产力是引发产业革新浪潮和构建现代体育产业体系的关键动力。在中国式现代化语境下,现代体育产业体系涵盖了支撑系统(创新要素体系、网络组织体系、产业链体系)、业态系统和制度系统等在内的全方位架构。新质生产力通过发挥要素提升效应、组织重塑效应、补链强链效应、结构优化效应和制度创新效应等不断助力现代体育产业体系的构建。针对当前我国体育产业体系存在的创新要素培育不足、体育组织缺乏行业整合能力、产业价值链“低端锁定”、产业体系深陷“结构性陷阱”以及体制机制不够完善等问题,提出进一步加速新型要素融合渗透、强化企业创新主体地位、加强产业链纵横向整合、推动业态“换新出新”、深化体育体制机制改革等针对性举措,通过积聚创新动能、激发组织活力、提升产业价值、筑牢产业根基、强化制度保障等确保新质生产力成为推动我国现代体育产业体系构建的持续内生动力。

城乡用地需求预测及优化配置研究

为了预测并优化城乡用地需求量,确保土地资源的合理利用与区域可持续发展,文章依托具体案例,构建了灰色-马尔可夫链模型,采用多目标决策分析方法,结合人口增长、经济发展需求和生态保护等因素,系统分析城乡用地需求。研究结果表明,通过模型预测的用地需求量与实际发展趋势高度吻合,信息熵原理的应用进一步验证了预测结果的可靠性。基于预测结果,提出了用地类型划分、区域分配、空间配置优化等策略,包括促进城市内部空间集约化发展、构建生态网络、推广多功能土地利用等,为城乡用地规划提供了科学依据,对促进区域可持续发展具有重要意义。